从基因组序列中快速分析Plasmodium寄生虫,以帮助控制疟疾
Jody E Phelan1, Anna Turkiewicz2, Emilia Manko2
1Faculty of Infectious and Tropical Diseases, London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM), London, WC1E 7HT, UK. jody.phelan@lshtm.ac.uk.
Genome medicine
|November 11, 2023
概括
疟疾分析器工具快速分析全基因组测序数据,以识别Plasmodium物种,地理起源和耐药性标志物,帮助疟疾控制工作.
科学领域:
- 基因组流行病学基因组流行病学
- 寄生虫学的寄生虫学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 疟疾仍然是一个重大的全球健康威胁,需要先进的工具来监测和控制寄生虫.
- 全基因组测序 (WGS) 提供了对疟疾寄生虫基因组学有力的洞察力,这对于了解疟疾流行病学至关重要.
- 准确识别寄生虫物种,地理来源和耐药性对于有效的疟疾管理和消除策略至关重要.
研究的目的:
- 开发和介绍Malaria-Profiler,这是一个生物信息学工具,用于快速分析Plasmodium WGS数据.
- 为了快速预测Plasmodium物种,地理来源和抗疟疾药物耐药性概况.
- 支持临床诊断和公共卫生监测,以控制和消除疟疾.
主要方法:
- 开发了Malaria-Profiler,这是一个用户友好的工具,可以在网上和命令行软件中使用.
- 该工具分析了WGS数据,检测出大约250个与Plasmodium物种,地理来源和耐药性相关的标记.
- 使用来自9321个临床隔离物种的WGS数据评估预测性表现,包括单一物种和并发感染.
主要成果:
- 疟疾分析器准确地预测了菌物种,地理来源 (大陆:96.1%,区域:94.6%) 和确定了耐药性标志物.
- 检测到克洛洛昆 (49.2%),硫素-甲胺 (SP) (77.4%) 和美素 (30.6%在东南亚) 的耐药性标志物.
- 在分析的临床隔离物中,成功确定了4.8%的共感染.
结论:
- 疟疾概况器从WGS数据提供了地理来源和抗疟疾药物耐药性的快速和准确的预测.
- 该工具的灵活性允许定制生物信息管道,提高其在不同测序平台上的适用性.
- 疟疾分析仪有可能集成到护理点诊断和监测系统中,以加强疟疾控制工作.
